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提高说服力、达到目标业绩或是挑战转职之路，在21 世纪的当下皆与资料分析息息相关。然而，相关的语法与工具眼花撩乱，是否让你不知从何处开始？就和Hahow 一起规划学习清单吧！
想做好资料分析最重要的是理解问题的能力，才能避免” Garbage in, garbage out ” 的窘境，但这种攸关统计与研究的训练需要透过一次又一次的练习以累积经验，这时，学好语法与工具正是最有成效的解决方式。Hahow 依照「使用情境」划分成三类，让你在4 大语法和3 样工具中迈出第一步。
情境一：从资料中理出头绪， 3 样工具建立视觉化图表和仪表板
若将资料分析领域依照靠近人或机器的距离来划分，可分为最靠近机器端的资料库（资料以电脑能理解的形式存储）、整理过的资料（透过语法撷取人类需要的资料），以及最靠近人类端的视觉化工具（将整理过的资料以视觉化图表呈现）。先问问自己，目的为何？若你是业务、行销或活动企划，需要将资料简报给厂商或主管，增加说服力或解读资料趋势，那么Tableau、Excel Power BI、Google Data Studio 这三种视觉化工具已是绰绰有余。
Tableau：主打「自助式分析」，不是工程师不会程式语言也能轻松直觉使用。可别因为操作简单就小看它，内建筛选器加上独有的图表操作逻辑，非常适合用于「探索」。比如，逐步深入每一项资料细节，最终找到是什么导致年度业绩下滑，更可发现某产品在OO年开始OO市的销售率成负成长，如此就能对症下药。
Excel Power BI：主打「自助式分析」，由Microsoft 所开发，所以操作介面与office系列接近，更熟悉且易上手。Power BI 支援多种类型的资料库来源，办公室最受欢迎的Excel 就是其中一种。同样内建筛选器，与Tableau差别若论图表操作逻辑，主要是针对同一图表新增分析细项的层数有限，所以更适合用来整体性「描述」。
Google Data Studio：免费且只在线上操作，串接多种google 的资料源（如：Google Analytics、Google Search console、YouTube）并提供视觉化工具。同类型资料模板只需建立一次之后都可套用，也可复制其他模板直接使用，更有庞大的第三方资源（有些要付费），非常适合需要整合各类行销管道的行销人使用。但其图表类型相比前两样工具较有限。
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情境二：更深层的资料整理，从3大语法找出问题根源
碰上视觉化工具也解决不了的问题？试着将目光向机器端挪近一些，从更接近源头且功能更进阶的R 语言、Python 与Excel VBA 去找答案。
R 语言：免费且开源，在统计领域是明星语法，它的优势就在可调用数量极多的统计函数，涵盖简单到困难非常全面。而且，甚至可以更向机器端靠近，执行网路爬虫的作业利于后续分析。所以，虽然从学习到上手所费时间成本较高，但在业界被广泛接受，是成为资料分析师需具备的语法能力之一。
Python：免费且开源，目前在各领域都是一门受欢迎的语法，使用者多代表套件（package）众多，这正是它在资料分析领域的强项所在。学习的时间成本虽较高，但在业界被广泛接受。
Excel VBA：全名为Visual Basic for Application，主要用来扩充Office 功能的巨集语法。办公室最不可少的Excel 基础技能多数人都有，学习VBA 可让你的Excel 开发率从原先的三成上升至八成，打破一般人对Excel 的印象。不过，需注意的是Excel 处理大量资料的性能较差，若平时处理的资料动辄几十万条就须考虑。
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必修学分：SQL，打开资料库的关键钥匙
Structured Query Language，一个结构化查询的语言。把SQL 列为资料分析必修学分并不夸张，现代企业存储资料的方式都是放在资料库中确保安全性。只要会碰到资料库，就不可避免需使用到SQL。换言之，这是一门不可或缺，却也经常需搭配其他语法共同使用的重要地基。若你的使用情境只需建立视觉化图表无需接触资料库，那不见得是必修，但只要想更深入触碰问题核心，或是想朝资料分析师发展，SQL 就是必备技能。
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现在，万事俱备，只欠东风。就是踏出你的第一步！从最简单或是此刻最需要的开始，在一次次的练习与实作中稳定向前迈进。
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